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電子商務一定要懂的16堂課：跨境電商X直播帶貨X大數據X區塊鏈X元宇宙X智慧商務(第三版)

為了解決聊天機器人介紹的問題，作者吳燦銘,ZCT 這樣論述：

　　近年來因為疫情關係，人們的消費型態改變幅度之大，讓許多企業商家接觸到更多不同的媒體渠道，尤其是在數位商務的環境中競爭更是激烈萬變。面對疫後的電商經營，更需要積極地瞭解有效的行銷方法，並運用正確的工具，以便在數位時代轉型趨勢下，快速應用網路力量觸及潛在新客戶。   　　這是一本學習電子商務與網路行銷實務與理論兼備的實用教材，除了提供電子商務一定要懂的必要基礎資訊外，對於熱門的議題也以焦點專題方式呈現，案例包括：跨境電商、共享經濟與群眾募資、智慧物聯網(AIoT)、直播帶貨、大數據、區塊鏈與比特幣、元宇宙、智慧商務、響應式網頁(RWD)、台塑集團與企業電子化、工業4.0與供應鏈管理、博客來

CRM、行動學習、SEO、微電影影音社群行銷、OBS直播工具軟體、創用CC授權、智慧商務…等，簡潔的介紹讓讀者在輕鬆的狀態下獲取重要新知識，幫助讀者更新電子商務時代的現況與變化。   　　【精彩篇幅】 　　♦ 電子商務基本入門 　　♦ 電子商務的營運模式與構面 　　♦ 電子商務的網路基礎建設與發展 　　♦ 電子商務付款與交易安全機制 　　♦ 行動商務導論與創新應用 　　♦ 電商網站建立與APP設計實務 　　♦ 企業電子化與企業資源規劃(ERP) 　　♦ 現代供應鏈管理 　　♦ 顧客關係管理與協同商務 　　♦ 知識管理與數位學習 　　♦ 網路行銷概說與研究 　　♦ 社群商務的規劃與行銷策略 　　

♦ 網紅行銷與直播贏家工作術 　　♦ 邁向成功店家的LINE工作術 　　♦ 電子商務倫理與法律相關議題 　　♦ 全通路、大數據與智慧商務 　　♦ 電子商務與網路行銷必修專業術語   本書特色   　　✔內容淺顯且全面地說明電子商務必須要懂的資訊，輕鬆理解EC架構 　　✔呼應各章主題，嚴選熱門國內外知名案例，焦點專題實用解析 　　✔運用簡潔圖表取代抽象敘述，引導讀者快速吸收重要知識點 　　✔貼心叮嚀TIPS、章末問題討論，強化學習回顧及深入思考 　　✔分享電子商務與網路行銷常用專業術語，幫助新鮮人一次掌握

聊天機器人介紹進入發燒排行的影片

用於招生活動之問答式機器人系統設計與實作

為了解決聊天機器人介紹的問題，作者陳世慶 這樣論述：

近年來，科技的發展越來越進步，現今對於人工智慧的使用也越來越頻繁。到目前為止，人工智慧技術用在與人們做語言溝通方面，有著非常不錯的表現。然而，現今網路上的聊天機器人中，很少是針對招生活動方面做設計。因此，沒辦法滿足特定人們的需求，例如學校、社團或表演活動，所以本論文主要是要利用爬蟲技術來設計即時通訊問答機器人系統。在本論文的研究中，我們找了六種不一樣的聊天機器人來實際執行程式並測試，同時依此作為實驗設計的參考。另外，我們在LINE上面實作一個招生聊天機器人，這個聊天機器人可以在對話中，不需要開啟額外視窗就可以找到必要資訊，回覆招生方面相關的問題。最後，我們將比較同樣性質但是只利用關鍵詞比對的

招生聊天機器人，相互比較其優缺點。

圖解數位科技：金融科技與數位銀行(2版)

為了解決聊天機器人介紹的問題，作者伍忠賢,劉正仁 這樣論述：

　　※一單元一概念，輕鬆了解FinTech與Bank 3.0。 　　※內容豐富，電子支付、數位分行、比特幣、區塊鏈等精華內容一把抓。 　　※世界趨勢不遺漏，涵蓋臺灣、中國大陸、美國、新加坡、瑞典、丹麥等國。 　　※圖文並茂‧容易理解‧快速吸收。 　　從2015年開始，「金融科技」（FinTech）與「數位銀行」（Bank 3.0）經常在各大媒體上被討論，關於比特幣、大數據、區塊鏈、聊天機器人等相關報導更如天上繁星，令人目不暇給，然而大多數報導卻難以讓讀者了解FinTech與Bank 3.0的全貌。 　　本書提供完整知識架構，包含：金融科技的介紹、網路金融公司的興起、傳統

銀行的數位化等精華內容，幫助讀者在紛雜的資訊中找到定位。透過詳實的圖表整理，讀者也能快速理解臺灣與世界各國的發展異同，金融科技對傳統銀行與金融服務造成的巨大變革。適合想了解FinTech與Bank 3.0的讀者閱讀，也是發展數位銀行的金融業人士最佳參考書。

應用聊天機器人與健康相關標準促進健康識能

為了解決聊天機器人介紹的問題，作者吳宇婷 這樣論述：

現行許多醫療機構提供相同的衛教資訊給患有特定疾病的患者，但理想上 醫護人員應依據不同病人的特殊需求，給予合適的衛教資訊。因此，本研究以 患者為中心開發系統，統整患者的過去病史、生理數據等轉為標準格式，存放 到快速健康照護互通資源(FHIR) 伺服器。再利用文本向量(Doc2Vec)分析使用 者的數據及衛教資訊，以訓練推薦模型。接下來，將推薦模型結合 LINE 聊天 機器人，希望透過與患者的互動，推送適當的衛教文章給使用者，並利用使用 者特徵或點選的文章來推薦衛教文章，提供新的使用體驗，提升其健康識能及 預後。為達到這個目標，本研究建立一個衛教推薦系統，依據使用者的興趣或臨 床資訊來推薦文章給

使用者。並透過 LINE 聊天機器人來蒐集使用者資訊或行 為，再將蒐集的資訊以及衛教文章轉換為符合 FHIR 標準的資料，存放於 FHIR 伺服器。推薦模型是基於 Doc2Vec 的自然語言處理，並分別比較 PV-DM 以及 PV-DBOW 兩種模型結果，發現 PV-DBOW 的精準度較佳。所以將此預訓練模 型應用於聊天機器人，來推薦衛教文章給使用者。最後，使用系統易用性量表 System Usability Scale (SUS)來評估聊天機器 人的易用性，介面的友善度被 SUS 測試評為「好(good)」。未來，此平台可延 伸至更多的臨床數據以及使用者的瀏覽紀錄來提供合適的衛教訊息，或利用

標 準的臨床數據來進行機器學習。系統已模組化，若置換模型亦可延伸應用於其 他疾病的預測模型或個人化醫療服務，提供更精準以及個人化的推薦。